其他

接上篇文章: 我在建立的工程中的HelloWorldScene.ccp檔案裡添加了如下代碼: 注意標紅的地方:     pc_client_t *client = pc_client_new(); // 注意這裡,因為我是用android的真機測試.在最開始的時候ip地址填寫的是127.0.0.1. 結果怎麼測試都不能通過  int re = pc_client_connect(client, &address);這句始終返回-1

使用libpomelo串連pomelo服務端. 首先.要將libpomelo和cocos2dx3.0做整合.我用了比較簡單的方式: 建立一個cpp工程,名為CppGame.因為我用的是android所以做的是android版的. 在CppGame/proj.android檔案夾下執行build.native.py.執行完畢後運行工程確保 還未加入libpomelo前的工程項目是正常的.

    local ui = guiReader:widgetFromJsonFile("ui/combat_ui/PlayerInfoWidget.ExportJson")     self:addChild(ui)     self:setContentSize(ui:getContentSize()) --

下面代碼會編譯錯誤:  error: cannot assign to `*x` because it is borrowed  fn main() { let mut x = box 5; if *x < 10 {              // 問題在這裡，注意當我們使用&x賦給y後，所有權暫時交給了y，所以修改x的值時，就會出現上面的編譯錯誤，

將Array和Dictionary作為常量使用的時候需要注意下面一些問題 let a = [1,2,3] a[0] = 5 // 這裡是沒有問題的,常量Array在修改現有資料是ok的 a.append(1) // 但是不能對數組進行擴充. Dictionary與Array有所不同的是 let d = ["1":1] d["1"] = 2  //

隨機預言模型下的可證明安全：    Goldwasser 等學者首次比較系統地闡述了可證明安全思想，並給出了具有可證明安全性的加密和簽名方案[44，48]，然而，上述方案的可證明安全是以嚴重犧牲效率為代價的，因此，上述方案雖然在理論上具有重要意義，但並不實用。1993年,Bellare 和 Rogaway 兩位學者[49]正式提出了隨機預言模型（Random

Hyperledger 源碼分析之 Fabric 排序服務在超級賬本 Fabric 網路中起到十分核心的作用。所有交易在發送給 Committer 進行驗證接受之前，需要先經過排序服務進行全域排序。 在目前架構中，排序服務的功能被抽取出來，作為單獨的 fabric-orderer 模組來實現，代碼主要在 fabric/orderer 目錄下。 下面以 Kafka 作為共識外掛程式為例，講解 Orderer 節點的核心過程。 工作原理

Hyperledger 源碼分析之 Fabric Broadcast，意味著用戶端將請求訊息（例如完成背書後的交易）通過 gRPC 介面發送給 Ordering 服務。 這些請求訊息，會交給 orderer.common.server 包中 server 結構體的 Broadcast(srv ab.AtomicBroadcast_BroadcastServer) error 方法處理。該方法主要會調用到 orderer.common.

Hyperledger 源碼分析之 Fabric Orderer 節點啟動通過 orderer 包下的 main() 方法實現，會進一步調用到 orderer/common/server 包中的 Main() 方法。 核心代碼如下所示。 // Main is the entry point of orderer processfunc Main() { fullCmd :=

如果說以比特幣為代表的貨幣區塊鏈技術為 1.0，以以太坊為代表的合約區塊鏈技術為 2.0，那麼實現了完備的許可權控制和安全保障的 Hyperledger 項目毫無疑問代表著區塊鏈技術 3.0 時代的到來。 Hyperledger 項目目前主要包括Fabric, Sawtooth Lake,Iroha,Blockchain-explorer四個子項目。下面我們來瞭解一下核心子項目Fabric最新版本是1.0的架構，原理及一個典型的交易過程，最後總結一下Fabric的優點。

0x00 摘要 區塊是區塊鏈的組成基本結構，也是交易資訊的載體，礦工通過挖礦的形式來產生新的區塊並獲得獎勵，新塊產生的過程也是一個交易打包的過程，只有加入到區塊中的交易才會被系統所有其他節點所認可，才是有效。 0x01 CBlockHeader /** * 網路中的節點不斷收集新的交易，然後一個Merkle樹的形式打包進區塊中， * 打包的過程就是要完成工作量證明的要求，當節點解出了當前的隨機數時， * 它就把當前的區塊廣播到其他所有節點，並且加到區塊鏈上。 *

RPC架構，首先瞭解什麼叫RPC，為什麼要RPC，RPC是指遠端程序呼叫，也就是說兩台伺服器A，B，一個應用部署在A伺服器上，想要調用B伺服器上應用提供的函數/方法，由於不在一個記憶體空間，不能直接調用，需要通過網路來表達調用的語義和傳達調用的資料。 比如說，一個方法可能是這樣定義的： Employee getEmployeeByName(String fullName) 那麼：

Hyperledger 源碼分析之 Fabric Deliver，意味著用戶端通過 gRPC 介面從 Ordering 服務擷取資料（例如指定區塊的資料）。 Orderer 節點收到請求訊息，會首先交給 orderer.common.server 包中 server 結構體的 Deliver(srv ab.AtomicBroadcast_DeliverServer)

Bringing up a Kafka-based Ordering Service 排序服務需要處理fabirc網路中的所有交易訊息，是全網的關鍵所在。Fabric目前（2018/01）支援兩種排序類型：solo和kafka。在產生環境下，Orderer節點需要採用kafka叢集進行排序，以提高其可靠性。本文就介紹排序節點基於kafka的配置方式。 我們要配置的網路的拓撲結構與Building Your First Network相同，即一個通道，兩個組織，每個組織下兩個peer節點，

認知計算指的是機器通過與人的自然語言交流及不斷學習從而協助人們做到更多的系統，通過技術與多個學術領域的結合，使人們更好地從海量複雜的資料中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。

       現代企業的IT規劃在通常意義上的分為'廣義'的和'狹義'的。所謂'廣義'的IT規劃是指從企業的戰略出發，充分分析企業核心價值鏈的運作模式，進而找出IT的支撐點和機會點，從而明晰企業的IT戰略，並構築企業的IT應用藍圖、IT治理模式、資訊資源體系及系統實施規劃等，以實現對企業戰略目標達成的有效支援。而'狹義'的IT規劃則側重對系統硬體、系統軟體、開發技術等進行計劃與安排，是圍繞技術展開的。這裡，我們所討論的IT規劃主要是針對'廣義'的IT規劃。

CIO的知識結構和能力應概括為以下六個方面，講得比較籠統，舉凡涉及到的基本層面基本都有了，進一步探討，歡迎交流：       1.

共識演算法解決的是對某個提案(proposal)大家達成一致意見的過程。 PBFT (拜占庭容錯)演算法 -Fabric 0.6採用 五個階段：request，預準備（pre-prepare）、準備（prepare）、和確認（commit），reply 步驟：    1.從全網節點選舉出一個主節點（Leader），新區塊由主節點負責產生    2.Pre-

chaincode是由go語言寫的，實現了定義的介面。其他語言例如JAVA也是支援的。通過application體積的transaction，chaincode可以初始化並管理Ledger狀態。 一個chaincode建立的Ledger狀態是獨立的，不能被其他chaincode直接存取。在合適的許可下，chaincode能夠調用在相同網路下的其他chaincode用於訪問其Ledger狀態。

        大家都知道appstore 裡的資源和蘋果賬戶所在省/地區有關，有美國的賬戶就可以訪問美國的appstore 資源，經過網上搜尋相關資料發現，其實不需要換帳號，直接用原來中國帳號，把賬戶資訊中“省/地區‘改成美國 ，你原來賬戶就變成美國賬戶了，而不需要重新申請一個新的賬戶。具體操作方法可以看   https://jingyan.baidu.com/article/f0062228df95a3fbd2f0c855.